LIO-SAM KITTI适配：自动驾驶数据集的完整配置指南

LIO-SAM KITTI适配：自动驾驶数据集的完整配置指南

【免费下载链接】LIO-SAM LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LIO-SAM

LIO-SAM（Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping）是一个实时激光雷达惯性里程计包，通过紧耦合激光雷达和IMU数据实现高精度的定位与建图。对于自动驾驶研究者和开发者来说，将LIO-SAM适配到KITTI数据集是一个重要的实践环节，本文将详细介绍完整的配置流程。

🔧 环境准备与依赖安装

首先需要安装必要的依赖项，包括ROS、GTSAM库以及相关的导航包：

sudo apt-get install -y ros-kinetic-navigation
sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-localization
sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-state-publisher
sudo add-apt-repository ppa:borglab/gtsam-release-4.0
sudo apt install libgtsam-dev libgtsam-unstable-dev

📦 项目克隆与编译

通过以下命令下载并编译LIO-SAM包：

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LIO-SAM.git
cd ..
catkin_make

🗂️ KITTI数据准备与转换

LIO-SAM需要使用KITTI原始数据进行测试，因为需要高频IMU数据。项目提供了专门的转换工具：

wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0084/2011_09_26_drive_0084_sync.zip
wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0084/2011_09_26_drive_0084_extract.zip
wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_calib.zip
unzip 2011_09_26_drive_0084_sync.zip
unzip 2011_09_26_drive_0084_extract.zip
unzip 2011_09_26_calib.zip
python config/doc/kitti2bag/kitti2bag.py -t 2011_09_26 -r 0084 raw_synced .

⚙️ 关键参数配置

在config/params.yaml文件中需要进行以下关键配置：

extrinsicTrans: [-8.086759e-01, 3.195559e-01, -7.997231e-01]
extrinsicRot: [9.999976e-01, 7.553071e-04, -2.035826e-03, -7.854027e-04, 9.998898e-01, -1.482298e-02, 2.024406e-03, 1.482454e-02, 9.998881e-01]
extrinsicRPY: [9.999976e-01, 7.553071e-04, -2.035826e-03, -7.854027e-04, 9.998898e-01, -1.482298e-02, 2.024406e-03, 1.482454e-02, 9.998881e-01]
N_SCAN: 64
downsampleRate: 2
loopClosureEnableFlag: true

🚀 运行LIO-SAM与KITTI数据

启动LIO-SAM并播放转换后的KITTI数据包：

roslaunch lio_sam run.launch
rosbag play your-kitti-bag.bag -r 3

📊 性能优化建议

为了获得最佳的KITTI数据集运行效果，建议：

1. 降采样率调整：根据硬件性能调整downsampleRate参数（2或4）
2. 回环检测配置：根据场景复杂度启用或禁用回环检测
3. IMU参数校准：由于KITTI的IMU内参未知，这对LIO-SAM的精度有较大影响
4. 实时监控：使用RViz可视化工具实时观察建图效果

🎯 常见问题解决

轨迹抖动问题：如果出现轨迹抖动，可能是激光雷达和IMU数据时间戳不同步导致的 地图优化崩溃：通常由GTSAM库引起，请确保安装了指定版本的GTSAM IMU外参校准：错误的IMU外参会导致重力加速度值为负，引发跳跃现象

通过以上完整的配置流程，您可以成功将LIO-SAM适配到KITTI数据集，为自动驾驶研究和开发提供强大的定位与建图能力。

【免费下载链接】LIO-SAM LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/LIO-SAM